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J-GLOBAL ID：202002272904271403   整理番号：20A0492918

ビッグデータプライバシー保護に関する包括的調査【JST・京大機械翻訳】

Comprehensive Survey on Big Data Privacy Protection

著者 (5件)： Binjubeir Mohammed (Faculty of Computer Systems and Software Engineering, University Malaysia Pahang, Kuantan, Malaysia) ,  Ahmed Abdulghani Ali (Faculty of Computer Systems and Software Engineering, University Malaysia Pahang, Kuantan, Malaysia) ,  Ismail Mohd Arfian Bin (Faculty of Computer Systems and Software Engineering, University Malaysia Pahang, Kuantan, Malaysia) ,  Sadiq Ali Safaa (Wolverhampton Cyber Research Institute, School of Mathematics and Computer Science, University of Wolverhampton, Wolverhampton, U.K.) ,  Khurram Khan Muhammad (Center of Excellence in Information Assurance, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 20067-20079  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,インターネットフィッシングの電子実装問題は,Web上での高感度データの安全な伝搬を脅かし,それにより,いくつかのデータプロバイダからのデータ分布または不正確なデータ分布のどちらかの低下をもたらす。したがって,ユーザプライバシーは様々なデータマイニング操作において重要な問題に進化した。ユーザプライバシーは機密情報の転送を可能にするための最優先基準であることが分かっている。顧客の個人データ(すなわち,大規模データ)を保存する際の激しいサージは,プライバシー保護データマイニング(PPDM)と呼ばれる新しい研究領域をもたらした。PPDMの重要な問題は,修正データに関する良好なデータマイニングモデルの開発を可能にする特定のアプローチを用いてデータを操作する方法であり,それにより,意図したデータ解析タスクに対する情報の最小損失を伴う特定のプライバシー要求を満たす。本レビュー研究は,特に記録レベルにおいて,個人の敏感な情報のセキュリティを上げることなくデータマイニング操作のタスクを利用することを目的とした。この目的のために,PPDM技術をレビューし,データ修正のための種々のアプローチを用いて分類した。さらに,PPDM技術の利点と欠点に対して,重要な比較分析を行った。本レビュー研究では,PPDMにおける既存の課題と未解決の問題についても詳しく述べた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プライバシー ,  Web【情報システム】 ,  高感度 ,  セキュリティ ,  データ解析 ,  インターネット ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 比較分析 ,  プライバシ保護データマイニング ,  大規模データ ,  機密情報 ,  ISP【インターネット】 ,  プライバシー保護 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： データプライバシー ,  調査